luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Спасти мир от голода: технологии позволят Земле прокормить 10 млрд человек



Технологии искусственного интеллекта и «интернета вещей» уже доказали свою эффективность в сельском хозяйстве. И Россия уже становится важным игроком в этом процессе

Население мира растет. Через 30 лет человечеству понадобится в 1,7 раз больше продовольствия, чем оно производит сейчас. Для этого надо серьезно модернизировать сельское хозяйство.

По прогнозам ООН, население мира к 2050 году достигнет 9,8 млрд человек, чтобы его прокормить, надо увеличить производство продовольствия на 70%. Это означает, что фермер по производству сои в Айове или фермер по производству кукурузы в России должны изменить процессы производства, сделать их максимально эффективными.

По данным главы Минсельхоза в октябре 2017 года в России уже было собрано 127 млн тонн зерна, а по итогам года мы должны и вовсе побить рекорд. К 2030 году экспорт зерновых будет составлять не 40—45 млн тонн, как сейчас, а превысит 70 млн тонн в год.

Чтобы добиться столь значительного увеличения урожайности, надо начать цифровизацию сельского хозяйства. Согласно оценке J’son & Partners Consulting, эффект от использования в сельском хозяйстве технологий интернета вещей может составить более 4,8 трлн рублей в годовом выражении.

Искусственный интеллект для сельского хозяйства

Развитие отрасли в нашей стране во многом зависит еще и от климата, когда неустойчивая погода может грозить неурожаем. Еще одна проблема — это непрозрачность расходов на ГСМ сотрудниками сельхозпредприятий. Как выяснилось в ходе одного нашего пилотного проекта в Белгородской области, только на одной единице транспорта компании могут ежемесячно не досчитываться около 15 000-30 000 рублей.

Одна из крупнейших сельскохозяйственных компаний в России, которая является нашим клиентом, использует мониторинг данных на всех этапах: от посева и выращивания культур до их сбора, а также для контроля за расходом горючего и химикатов. В компании приняли решение убрать человека из всех процессов, где это возможно, построив цифровую инфраструктуру, в управлении которой принимает участие нейросеть.

Как это работает. Данные с датчиков, размещенных в земле, а также дронов и технологического оборудования позволяют агрономам оценить состояние почвы, содержание влаги, концентрацию удобрений. Информация собирается и анализируется: где, когда и в каком количестве поливать поля, нужно ли нанимать дополнительные рабочие руки, когда планировать сбор урожая и т.д. Машинное обучение позволяет обучить систему, чтобы она сама подбирала оптимальные агротехнологические решения, делала подсказки, помогала принять агрономам правильное решение.

Все данные обрабатываются и передаются в единую систему, которая построена на нашем решении по обработке данных. Анализ информации позволяет контролировать управление урожаем. Например, информация с дронов сравнивается с данными снимков спутниковой системы — агроном сразу же видит проблемные зоны и может направить дрон на конкретный участок поля, а не делать замеры везде, как раньше. Таким образом, в компании определяют, в какой стадии созревания находится растение. Учитываются также погодные условия и рассчитывается соответствующая норма обработки для конкретного поля конкретной культуры, чтобы ее развитие было наиболее качественным.

На поле с таким подходом удалось увеличить среднюю урожайность на 15-20 %. Помимо этого, агрохолдингу удалось за год снизить расходы на ГСМ примерно на 20% или 100 млн рублей год, используя системы мониторинга техники.

Royal Swaziland Sugar Corporation Limited (RSSC), одна из крупнейших компаний в Свазиленде (Южная Африка), которая производит две трети сахара в стране, применяет аналогичные технологии для регулярных поставок сахара на рынок. Компания управляет более чем 15 000 гектарами сахарного тростника и собирает 2,3 млн тонн для переработки на сахарных фабриках. Например, при выходе из строя ирригационной системы, это отслеживается в реальном времени, что позволяет принять меры до того, как растения пострадают. Это уменьшает риски компании, которая в случае неурожая может понести убытки до $100 000 в день. Система мониторинга контролирует не только количество воды, но и удобрений, которые должны питать почву. Раньше анализ таких данных занимал не менее двух недель, сейчас они появляются за несколько часов, что позволяет планировать обработку полей в нужном количестве для хорошего урожая.

Барьеры на пути к изобилию

Новизна цифровых технологий и отсутствие инфраструктуры для них тормозит их внедрение в России. Еще одна трудность — человеческий фактор, на региональном уровне заметно сопротивление внедрению IT. При этом именно в областях с традиционно сильным сельским хозяйством — Краснодарский край, Ростовская, Белгородская области, Татарстан, Ставропольский край, Воронежская область — технологии цифрового земледелия могут быть востребованы, чтобы повысить эффективность производства, повысить качество продукта и сделать прозрачными все процессы, снизив риски мошенничества.

Учитывая всю специфику и проблемы отечественного сельского хозяйства, технологии становятся сегодня одним из ключевых инструментов, который позволяет поставлять готовую и качественную продукцию клиенту. Это огромный потенциал для производства российских продуктов в условиях продовольственного эмбарго, а также экспорта продукции в близлежащие страны.

Tags: технологии
Subscribe

Posts from This Journal “технологии” Tag

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 26
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: Дистанционное образование Правила дорожного движения 11 ресурсов для бесплатного образования Сайты для обучения программированию Игры, в которых нужно писать код: Grid Garden, Elevator…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments